多传感器岩心测试系统（MSCL）产品简介

多传感器岩心测试系统（MSCL系统）是Geotek公司用于岩芯测试的产品，能够在不同的环境下对沉积物、岩石和岩心进行快速、精确和自动的地球物理测试。系统的不同组合特性既可以使它在岸上实验室环境开展工作，也可以在科学调查船／钻探船上使用。为了满足不同客户的要求，GEOTEK公司开发了一系列不同的产品：1）标准型（MSCL—S）；2）垂直型（MSCL—V）；3）XYZ型（MSCL—XYZ）；4）保压型（MSCL—P）。根据MSCL系统的传感器组合，可以获得塑料衬管内整个岩心或分段岩心的地球物理数据。部分测量可以穿透铝质或钢质衬管，但塑料衬管一般来说比较好。根据不同的岩心类型和质量及不同的取样限制和测试要求，运用不同的MSCL系统组合具有明显的优势。     

Hilbert变换在海浪波高与周期联合分布函数中的应用

Longuet-Higgins(1983)[1]导出了波高与周期的联合分布函数,此分布函数虽然与实际数据符合良好,但存在很大的缺陷,如:由此分布函数得出的波高分布为形式较为复杂的非Rayleigh分布,很难应用于工程计算中。孙孚(1988a)[2]应用射线理论导出了一种波高与周期联合分布,虽然弥补了Longuet-Higgins的一些缺陷,但推导过程过于复杂。本文在窄谱假定下通过应用Hilbert变换方法得出新的分布函数并与前两者比较,表明Hilbert变换的方法不但简便,而且完全克服Longuet-Higgins的不足,可以方便的应用于工程计算中。本文也为Hilbert变换的方法在工程中的应用提供了理论依据。     

基于荧光原理的叶绿素a传感器校准方法研究

利用传感器对水体叶绿素a 浓度进行原位测量是获取实时、连续、长时间序列数据的重要手段。本文在对RBR 传感器和ECO（Environmental Characterization Optics）传感器进行原理分析和线性度、稳定性、重复性等基本性能测试的基础上，利用单一藻种培养液和2020年南海北部海域现场数据校准传感器，并对新的传感器校准系数进行验证。结果表明：两台传感器使用新系数比原出厂系数的叶绿素a 浓度测量准确度有明显提高。RBR 传感器现场数据校准系数的计算结果与叶绿素a 标准值误差最小，平均绝对误差从1.93 μg/L 减小到0.35 μg/L，平均相对误差从55.1%减小到10.9%；ECO 传感器藻液系数明显优于出厂系数和现场数据校准系数的计算结果，平均绝对误差从1.76 μg/L 减小到0.59 μg/L，平均相对误差从50.3%减小到15.1%。传感器测量准确度的提高，可为海洋环境监测、海洋生态灾害预警等工作获取真实可靠数据提供支撑。     

满足给定数字特征和谱的随机信号的产生

本文给出了满足给定数字特征和谱的随机序列的产生方法，即用无记忆非线性变换实现非正态随机信号的模拟．该法与Ｇｕｊａｒ法相比较，放宽了变量概率分布的限制，只要求变量矩的存在。同时考虑无记忆非线性变换对谱的影响，用异于Ｌｉｕ的方法在频域上求解输入正态分布随机序列的谱．     

一种稳定的AVO分析方法

振幅随偏移距变化（ＡＶＯ）的分析对时左校正非常敏感。用时间穿估计ＡＶ涌减少时差校正的误差，在每个时窗内，在每个时窗内，使用块ＮＭＯ能避免ＮＭＯ拉伸，剩余ＮＭＯ校正通过迭代互相关技术实现，时关 正后，时窗内的数据用偏移距坐标为变量表示的多项式乘常数脉冲来模拟。从而避免了数据从偏移琶角度呈慢度域的转换。用最小平方法求解地震脉冲和多项式系数。这种可分离最小平方问题的多项式系数和脉冲能力分别估计。简化的非     

计算数据域特征值的两种算法

设计两种计算数据域特征值的算法。此特征值通常是用线性反馈移位寄存器（ＬＦ－ＳＲ）组成的特征分析器得到的．在数据已按字节存放和速度要求不高的场合下，本算法将是十分方便和有用的．     

海洋调查数据的可视化建模及实现方法

科学计算可视化作为新一代的分析工具 ,正在进入物理海洋学领域。文中介绍对海洋调查数据进行可视化的关键问题——数据建模 ,并从分析海洋调查数据的特点出发提出针对海洋研究中可视化建模的原则和有效途径 ,给出相关的实现方法。其中 ,重点讨论局部体样条建模中必须面对的区域分割优化问题 ,引入遗传算法并给出较好的解决方案。     

基于分布式检测与决策融合的海底油气管线检漏

利用多传感器的信息融合思想，提出分布式检测与决策融合方法进行长距离海底管线泄漏监测。试验水管和天然气／凝析油管线现场数据分析表明此算法不仅降低了误报警概率，且对流体在输送过程中动态变化具有稳健性。